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放轻松: 通过层级类修剪加速扩散分类器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种结合文本与图像的生成分类方法，利用扩展图像扩散模型实现零样本分类，显示出在多项基准测试中的优异表现，尤其在多模式关系推理方面更具优势。
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关键要点
- 提出了一种结合文本与图像的生成分类方法。
- 利用扩展图像扩散模型实现零样本分类。
- 在多项基准测试中表现优异，尤其在多模式关系推理方面更具优势。
- 扩展图像扩散模型无需额外训练，提供条件概率密度估计。
- 与对比差异性方法相比，扩散方法在多模式关系推理方面能力更强。
- 即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得接近SOTA判别分类器的性能。
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